Введение 3
1. Теоретические аспекты экономико-математических методов и моделей 7
1.1. Виды экономико-математических методов и моделей и признаки
их классификации 7
1.2. Формализованные методы анализа и управления
финансовыми рисками 14
1.3. Способы оценки адекватности модели VaR 21
2. Анализ применения экономико-математических методов и моделей
в ОАО «ТАИФ-НК» 27
2.1 Характеристика предприятия и его положение
в нефтеперерабатывающей отрасли 27
2.2. Анализ финансовых показателей ОАО «ТАИФ-НК» 33
2.3. Анализ рисков и методы управления ими 38
2.4. Анализ модели прогнозирования риска и проверка ее
адекватности 42
2. Повышение эффективности финансового управления отечественными компаниями на основе внедрения
экономико-математических методов и моделей 61
3.1. Экономико-математические методы и модели в эпоху
цифровизации экономики 61
3.2. Резервирование как метод финансового управления рисками 68
Заключение 73
Список использованных источников 77
Приложения
Особенностью современного развития отечественной науки и практики, связанной с экономической деятельностью, является повышение интереса специалистов к научному решению проблем, а именно с использованием экономико-математических методов и моделей при помощи средств информационных технологий. Применение экономико-математический методов и моделей дает фундаментальную основу решения аналитических задач в сфере современной предпринимательской деятельности, а также делает управленческие решения научно обоснованными. Построение математических моделей в экономике напрямую связано с анализом статистических данных, получение и обработка которых невозможно было бы активно организовывать без применения современных информационных технологий.
Одним из главных условий дальнейшего развития экономической науки является применение точных методов и моделей применяемых для количественного анализа.
В настоящее время новейшие достижения математики и современной вычислительной техники находят широкое применение в экономических исследованиях. Этому способствует развитие таких разделов математики как: математическое программирование, теории игр, а также бурное развитие электронно-вычислительной техники. Более того, на современном этапе развития общества накоплен достаточный опыт постановки и решения экономических задач при помощи использования математических методов и моделей. Особенно успешно развиваются методы финансового управления предприятия при помощи различных методов оценки ее финансовой деятельности.
В качестве основных аспектов применения экономико-математических методов и моделей в решении практических экономических задач можно указать углубление количественного анализа экономических проблем, а также возможность решения новых экономических задач.
Углубление количественного анализа заключается главным образом в изучении взаимодействия факторов, которые оказывают влияние на экономические процессы и получение конечных оценок. Возможность решения новых задач заключается в том, что при использовании экономикоматематических методов и моделей удается решить экономические задачи, которые решить иными средствами невозможно.
Также стоит отметить, что сфера практического применения экономикоматематических методов и моделей ограничивается лишь возможностями формализации экономических проблем и ситуаций, а также состоянием информационного обеспечения.
Следует подчеркнуть, что далеко не во всех случаях данные, которые получены при помощи экономико-математический методов и моделей могут использоваться для принятия управленческого решения. Чаще всего они служат в качестве «консультирующих» средств, принятие же самого решения остается всегда за человеком. Всё это объясняется чрезвычайной сложностью экономических процессов.
Актуальность работы: экономико-математические методы и модели являются важным компонентом принятия обоснованного решения практических управленческих решений. Именно на основе эконометрических показателей, которые можно рассчитать при помощи применения экономикоматематических методов и моделей можно принять или отклонить неэффективные управленческие решения, что является доказательством того, что применение экономико-математических методов и моделей на современном этапе развития общества и управления предприятием является очень значимым и необходимым.
Исследованиями в области использования экономико-математических методов и моделей занимаются такие специалисты как: М.Г. Делягин, К.И. Сонин, Е.Н. Ломкова, Е.В. Журавская, Б.Т. Поляк, и другие.
Цель работы: проанализировать применение экономико-математических методов и моделей для финансового управления предприятия, и разработать рекомендации по повышению уровня внедрения информационных технологий, используемых на современных крупных предприятиях.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие задачи: изучить понятие экономико-математических методов и моделей, также описать некоторые основные методы и модели, которые используются для финансового управления предприятия. После проведения теоретического анализа необходимо оценить, какие методы и как они используются на предприятии, а именно проанализировать методы и модели и оценить их адекватность. То есть рассмотреть адекватно ли модель прогнозирует те или иные показатели и насколько точны и показательны полученные данные, насколько они характерны для реалий современной экономики.
При выполнении работы были использованы следующие методы исследования: описание экономико-математических методов и моделей в финансовом управлении; оценка финансового состояния предприятия; анализ рисков, которым подвержено предприятие; анализ адекватности выбранных моделей оценки риска; выявление основных направлений решения проблем слабой цифровизации экономики; выявление необходимости резервирования средств предприятия; рекомендации предприятиям по повышению уровня цифровизации предприятия и уровня резервирования денежных средств предприятия.
Объект исследования: применение экономико-математических методов и моделей в финансовом управлении предприятием.
Предмет исследования: применение экономико-математических методов и моделей в финансовом управлении путем анализа и оценки финансовых рисков, которым подвержено предприятие.
Теоретическая значимость выпускной квалификационной работы заключается в том, что применение экономико-математических методов и моделей в финансовом управлении предприятием повышает уровень оценки и анализа финансовых рисков и способствует предупреждению негативных последствий выбранных предприятием моделей.
Практическая значимость выпускной квалификационной работы заключается в выявлении основных направлений повышения уровня цифровизации предприятия путем применения экономико-математических методов и моделей для финансового управления, а также повышение уровня резервирования денежных средств для покрытия возможных убытков, которые может понести предприятие при наступлении различных рисковых ситуаций.
В качестве информационной базы выступают официальный сайт предприятия ОАО «ТАИФ-НК», а также другие веб-сайты, интернет порталы и различные интернет ресурсы, при помощи которых возможно самостоятельно провести анализ выбранных предприятием экономико-математических методов и моделей прогнозирования риска.
Выпускная квалификационная работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Объем работы составляет 76 страницы без учета приложения, и 75 наименований списка использованных источников.
Первая теоретическая глава посвящена изучению основ экономикоматематических методов и моделей, их видов и признаков классификации. Также в ней отмечены формализованные методы анализа и управления финансовыми рисками и способы оценки адекватности моделей прогнозирования рисков.
Вторая практическая глава содержит анализ подверженности риска предприятия, более того она содержит оценку уровня прогнозируемого риска и проверку адекватности выбранной модели оценки риска.
Третья глава содержит основные направления повышения уровня применение экономико-математических методов и моделей в финансовом управлении предприятием путем внедрения процесса цифровизации предприятия и повышения уровня резервирования средств на покрытие возможных убытков.
Применение экономико-математических методов и моделей является одной из важнейших составляющих финансового управления предприятием, которая позволяет принимать обоснованные управленческие решения.
В настоящее время существует огромное количество экономикоматематических методов и моделей и все они применимы для различных экономических целей. Существует ряд методов финансового управления, которые основываются на управлении финансовыми рисками, а именно на анализе этих рисков и оценки адекватности выбранных моделей, которые будут действительно учитывать рыночную ситуацию. Однако, не существует единого стандартного подхода, благодаря которому любая организация смогла бы эффективно управлять рисками. Именно поэтому более детально рассматривался такой метод финансового управления, как анализ оценки финансовых рисков при помощи методологии VaR. Стандартный (традиционный) метод VaR основывается на предположении о нормальности распределения, но как уже отмечалось ранее, такое на практике встречается крайне редко, именно поэтому акцент делался на таком методе VaR, который учитывает резкие и экстремальные колебания, присущие российскому рынку. Для того, чтобы проанализировать выбранную модель VaR на адекватность и правильность ее выбора используются такие тесты, как тест Купиека и тест Кристофферсена; первый тест оценивает насколько значимо расхождение между ожидаемыми нарушениями и их фактическому количеству, а второй - имеется ли зависимость или группирование данных нарушений во времени.
Для анализа адекватности модели риска было рассмотрено предприятие ОАО «ТАИФ-НК». Было выявлено, что ОАО «ТАИФ-НК» рассматривает более подробно три вида рисков, которым наиболее подвержено общество. В данной работе была рассмотрена оценка финансового риска путём метода прогнозирования оценки риска. Данный метод был рассмотрен при помощи модели VaR.
Для оценки прогнозирование риска находился стандартный VaR при помощи дельта-нормального метода. По данной модели выяснилось, что VaR в абсолютном и относительном значении за 1 день не может превышать 1 рубля или 2,64% и 3 рубля или 5,9 % течение пяти дней соответственно. По итогу был сделан вывод, что мера риска VaR позволяет оценить величину возможных убытков в конечных показателях, что является эффективным методом управления финансовыми рисками.
Однако, при расчете VaR для каждого дня в отдельности, было рассмотрено два варианта расчета показателя VaR: дельта-нормальный метод и «ручной способ». Для проверки данных моделей с ними проводился тест Купиека. По итогу было выявлено, что ни один из двух методов не является адекватным для оценки рисков на предприятии. Данное явление говорит нам лишь о том, что теоретические подходы к расчету VaR (какими являются дельта-нормальный и «ручной» метод) не подходят для анализа оценки реальных доходностей, ведь они основываются на предположении о нормальности распределений, что на практике встречается крайне редко.
Также хотелось бы отметить, что в процессе исследования были рассмотрены проблемы внедрения использования экономико-математических методов и моделей на предприятиях. Одной из основных проблем является то, что предприятия только-только начинают вставать на путь цифровизации.
Более того, основой для внедрения цифровизации в экономику является развития различных информационных технологий, которые основаны на различных экономико-математических методах и моделях. Что касается цифровизации предприятий, то существует несколько методов для их достижения, такие как технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, внедрение облачных вычислений и т.д. По итогу можно сказать, что цифровизация предприятия поможет более эффективно решать комплексные и масштабные экономические проблемы, существующие на предприятии, более того, поможет оптимально управлять финансами при помощи цифровых моделей.
Не стоит забывать, что в настоящее время предприятия подвержены огромному количеству рисков, а следовательно, существует множество различных резервных фондов по покрытию убытков, которые они несут за собой. У резервирования имеются определенные преимущества в области эффективного управления предприятия. Все они связаны с увеличением гибкости управления рисками, а также с сохранением контроля над денежными средствами. Однако также имеются и негативные стороны, к ним относится организационные затраты, и более того - недооценка уровня возможного риска. Именно от выбранной на предприятии модели оценки риска зависит недооценка уровня возможного риска. Чем адекватнее выбранная модель, чем она более точно описывает реалии настоящего мира, тем она более точно прогнозирует сумму резервов, которая необходима для покрытия убытка, который может понести за собой наступление рисковой ситуации.
Изучив теорию в первой главе, проанализировав экономикоматематические методы и модели применяемые для финансового управления предприятия, а также, проведя анализ финансово-хозяйственной деятельности предприятия и оценив финансовые риски во второй главе и изучив способы их оптимизации в третьей главе, мы можем дать следующие рекомендации по разработке более детальной системы применения экономико-математических методов и моделей в финансовом управлении предприятием:
1) необходимо разработать на государственном уровне регламент финансового управления при помощи применения экономикоматематических методов и моделей;
2) необходимо иметь такие резервные фонды на предприятии, которые будут иметь оптимальный фонд денежных средств для покрытия возможных рисковых ситуаций;
3) применение предприятиями экономически-эффективных эконометрических методов и моделей для обоснованности финансовых управленческих решений;
4) проверка предприятиями моделей прогнозирования риска и иных методов и моделей на адекватность, которые бы прогнозировали те или иные показатели соответственно реалиям современного рынка.
Исследовав и проанализировав модель прогнозирования риска предприятия, можно выявить следующие недостатки и способы их устранения.
Исследование показало, что теоретические подходы к расчёту оценки риска недостаточно адекватно оценивают его уровень. Для устранения данного недостатка необходимо рассчитывать показатель VaR иными методами, которые основаны на ненормальности распределения. Стоит рассматривать такие распределения как GLO, GEV, GPI, так как они наиболее адекватно описывают поведение рядов минимальных значений дневной доходности, оценивают параметры распределения и степень согласия подобранных распределений эмпирическим данным.
Таким образом, предложенные рекомендации дадут возможность адекватно оценивать уровень риска, которому подвержены предприятия, а значит и поможет улучшить качество приятия различных управленческих решений.
В заключении хотелось бы отметить, что мы подошли к пониманию того, что использование предприятиями экономико-математических методов и моделей в финансовом управлении предприятием является очень важной частью принятия обоснованного управленческого решения, что и являлось главной и основной целью нашего исследования.
1. Федеральный закон от 26.12.1995 N 208-ФЗ (ред. от 07.03.2018) "Об акционерных обществах"
Стандарты
2. ГОСТ Р ИСО 31000-2018 (ISO 31000:2018). Национальный стандарт Российской Федерации. «Менеджмент риска. Принципы и руководство»
3. ГОСТ Р 51897-2011. Национальный стандарт Российской Федерации. «Менеджмент риска. Термины и определения»
4. ГОСТ Р ИСО/МЭК 31010-2011. Национальный стандарт Российской Федерации. «Менеджмент риска. Методы оценки»
Книги, монографии
5. Ашихмин В.Н., Гитман М.Б., Келлер И.Э., Наймарк О.Б., Столбов В.Ю., Трусов П.В., Фрик П.Г. Введение в математическое моделирование: Учеб. Пособие/Под ред. П.В. Трусова. -М.:Логос,2004., 256 с.
6. Беллман Р. Динамическое программирование. М.: Наука, 1960., 127 с.
7. Болтянский В.Г. Математические методы оптимального управления. М.: Наука, 1969., 398 с.
8. Брейли Р., Майерс С. Принципы корпоративных финансов: Учебник. - Олимп-Бизнес, 1997., с. 72.
9. Галиц Л. Финансовая инженерия: инструменты и способы управления финансовым риском. - М.:ТВП, 1998., с. 169.
10. Голубин А.Ю. Математические модели в теории страхования: Построение и оптимизация. - М.:Анкил, 2003., с. 45.
11. Князева Е. Г., Юзвович Л. И., Луговцов Р. Ю., Фоменко В. В. Финансово-экономические риски : учебное пособие / Е. Г. Князева, Л. И. Юзвович, Р. Ю. Луговцов, В. В. Фоменко. — Екатеринбург : Изд-во Урал. ун-та, 2015., с. 68
12. Красовский Н.Н. Теория управления движением. М.: Наука, 1968., 358 с.
13. Красовский Н.Н. Управление динамической системой. М.: Наука, 1985., 197 с.
14. Кротов В.Ф., Гурман В.И. Методы и задачи оптимального управления. М.: Наука, 1973., 232 с.
15. Кротов В.Ф., Лагома Б.А., Лобанов С.М. и др. Основы теории оптимального управления / Под ред. В.Ф. Кротова. М.: Высшая школа,1990., 219 с.
16. Кузнецов Б.Т.. Математическая экономика: Учеб пособие для студентов вузов, обучающихся по экономическим специальностям/ М.:ЮНИТИ- ДАНА, 2012., 340 с.
17. Леонтьев В.В. Межотраслевая экономика М.: Наука, 1997., 153 с.
18. Ломкова Е. Н., Эпов А. А. Экономико-математические модели управления производством (теоретические аспекты): Учеб. пособие / ВолгГТУ, Волгоград, 2005., 13 с.
19. Максимов, Н.В. Современные информационные технологии: Учебное пособие / Н.В. Максимов, Т.Л. Партыка, И.И. Попов. - М.: Форум, 2013., 462 с.
20. Мельников А.В. Риск-менеджмент: Стохастический анализ рисков в экономике финансов и страхования. - М.:Анкил, 2003., 3 с.
21. Новицкий Н.И., Сетевое планирование и управление производством: Учебно-практическое пособие/ М.:Новое издание, 2004., 130 с.
22. Новоселов А.А. Математическое моделирование финансовых рисков. Теория измерений. - Новосибирск: Наука, 2001., 83 с.
23. Петраков Н.Я. Избранное. Т. 1. - М., СПб: Нестор-История, 2012., 95 с.
24. Петров Ю.П. Вариационные методы теории управления. М.: Наука,1973., 68 с.
25. Полак Э. Численные методы оптимизации. Единый подход. М.: Мир, 1974, 255 с.
26. Поляк Б.Т. Методы линеаризации при наличии ограничений // Итоги науки и техники. Матем. анализ Е. 2 / ВИНИТИ. М., 1974., 147-147 с.
27. Понтрягин Л.С. и др. Математическая теория оптимальных процессов. М.: Наука, 1969, 126 с.
28. Слабинский С. В. Особенности оценки рисков в производственной деятельности промышленных предприятий [Электронный ресурс]. — Режим доступа^Ир^/вЫепсе-Ьвеа.пагоё.т
29. Уродовских В. Н. Управление рисками предприятия: Учеб. пособие. — М.: ВЗФЭИ, 2009., 29 с.
Печатная периодика
30. Бартон Т., Шенкир У, Уокер П. Риск-менеджмент. Практика ведущих компаний. — М.: Изд. дом «Вильямс», 2008. — 208 с.
31. Богданова А.Е., Попова Л.В. Оперативное управление финансовыми рисками на предприятиях реального сектора// Современные технологии управления. ISSN 2226-9339. — №2 (26). Номер статьи: 2601. Дата публикации: 2013-02-08
32. Индикаторы цифровой экономики: 2017: стат. сб. М. : НИУ ВШЭ, 2017.
33. Кашуба В.М. Риск-менеджмент как система управления финансовыми рисками компании // Этап: экономическая теория, анализ, практика. -2012.- № 2. - С. 68-83.
34. Кутафьева Л.В. Финансовый риск предприятия как одна из составляющих совокупного риска // Экономика и управление в 21 веке: тенденции развития. - 2013. - № 12. - С. 214.
35. Окрепилов В.В. Многоуровневая система управления качеством как инструмент модернизации экономики России // Научно-технические ведомости СПбПУ № 1 (187)/2014. Серия «Экономические науки». - СПб.: Изд-во Политехн. ун-та, 2014. - С. 9-19.
36. Окрепилов В.В. Роль экономики качества в устойчивом социальноэкономическом развитии России // Экономика Северо-Запада: проблемы и перспективы развития. - СПб.: Изд-во Государственного регионального центра стандартизации, метрологии и испытаний в г. Санкт-Петербурге и Ленинградской области, 2015, № 1-2 (46-47). - С. 41-51.
37. Октаева Е. В. Математические модели и методы оценки рисков // Молодой ученый. — 2016. — №15. — С. 310-313.
38. Поляк Б.Т. Методы решения задач на условный экстремум при наличие случайных помех // ВМ и МФ. М., 1979. Т. 19, No 1. С. 147 - 148.
39. Послание Президента РОССИЙСКОЙ' Федерации Федеральному Собранию от 01 декабря 2016 года «Послание Президента Российской Федерации Федеральному Собранию» // Парламентская газета. No 45. 02-08.12.2016.
40. Руденко Г. Цифровые технологии: новые возможности для бизнеса//Эффективное антикризисное управление №1 (82) 2014. - 6 с.
41. Цирлин А.М., Балакирев В.С., Дудников Е.Г. Вариационные методы оптимизации управляемых объектов. М.: Наука, 1984.
42. Цлаф Л.Я. Вариационное исчисления и интегральные уравнения. М.: Наука, 1970. 191 с.
43. Черненький А.В. Управление конкурентоспособностью организаций на основе совершенствования мониторинга систем менеджмента качества // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета, № 2 (98), 2016, с. 142-146.
44. Четыркин Е. М. Финансовые риски. М. : Дело, 2008.
45. Шилкина А.Т., Савкин А.Г. управление рисками в системе менеджмента
качества промышленного предприятия: региональный аспект //Фундаментальные исследования. - 2015. - № 7-4. - С. 857-862
46. Эллиотт Майкл У. Основы финансирования риска / пер. с англ. и науч. ред. И. Б. Котлобовский. М. : ИНФРА-М, 2007.
Статья из электронного журнала
47. Правительство играет решающую роль в развитии цифровизации// Аналитический Центр при Правительстве Российской Федерации [Официальный сайт]. 30.06.2017. URL: http://ac.gov.ru/events/013543.html (дата обращения: 14.07.2017).
48. Центр изучения Цифровой (электронной) экономики представил «Программу развития Цифровой (электронной) экономики в РФ до 2035 года»// Ассоциация Электронных Торговых Площадок [Сайт]. 24.04.2017. URL: http://www.aetp.ru/news/ite m/410256 (дата обращения: 14.07.2017).
49. Цифровая экономика в России [Электронный ресурс] // Государство.
Бизнес. IT. / ЗАО «МАРП». - М.: 2003. - Режим доступа:
http://www.tadviser.ru/ (12.04.2017).
50. Ведута Е.Н. Экономический кризис — кризис морали и экономических
знаний // REGNUM [Информационное агентство]. 28.06.2016. URL: https://regnum.ru/news/innovat io/2150578.html (дата обращения:
24.05.2018) .
51. Исаков В.Б., Сарьян В.К., Фокина А.А. Правовые аспекты внедрения интернета // Открытый сайт портала Группы ИТ-Стандарт. URL: http://www.itstandard.ru/soderganie_gurnala.
52. Никишова М. Опубликован отчет McKinsey «Цифровая Россия: новая
реальность» // Corpshark.ru [Сайт]. 08.07.2017. URL:
https://corpshark.ru/p/opublikovan- otchet-mckinsey-tsifrovaya-rossiya-
novaya-realnost/ (дата обращения: 14.07.2017).
53. Перпеляк А.И. цифровая экономика: новые возможности для бизнеса //
Научное сообщество студентов XXI столетия. Технические науки: сб. ст. по мат. LII междунар. студ. науч.-практ. конф. № 4(51).
URL: https://sibac.info/archive/technic/4(51).pdf (дата обращения:
28.05.2018)
54. Славин Б. Прогресс: Цифровой спектакль // Ведомости. 12.07.2017. No 4361. URL: https://www.vedomosti.ru/opinion/articles/2017/07/12/720652- spektakl-tsifrovizatsii (дата обращения: 14.07.2017).
Электронные ресурсы
55. Модель МОБ [Электронный ресурс] // Режим доступа:
http://www.math.omsu.omskreg.ru/info/learn/pprimer/afterword.htm -модель МОБ.
56. Сервер Леонтьева В.В. [Электронный ресурс] // Режим доступа: http://www.wassily.leontief.net.
57. RiskMetrikstm technical document [Электронный ресур^/J.Londerstaey, M.Spenser. URL:http://pascal.iseg.utl.pt/~aafonso/eif/rm/TD4ePt_2.pdf (дата обращения 11.05.2018)
58. Официальный сайт ОАО «ТАИФ-НК» [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.taifnk.ru
59. Сайт московской биржи [Электронный ресурс] // Режим доступа: https://www.moex.com
Материалы на иностранных языках
60. Andersen T.G.Modeling and forecasting Realized Volatility/T.G.Andersen, T.Bollerslev, F.X.Diebold, P.Labys//Econometrica, Econometric Society. 2003. Vol. 71(2). March.3.P.579-625
61. AndersenT.G. Practical Volatility and correlation Modeling for Financial Market Risk Managment/T.G.Andersen, T.Bollerslev, P.Christoffersen, F.X.Diebold//NBER Chapters, The Risk of financial Institutions. National Bureau of Economic Research, Inc.2.2007.p.513-548
62. Bali, T. G. (2007). A generalized extreme value approach to financial risk measurement. Journal of Money, Credit and Banking, 39(7), 1613-1649.
63. Brooks, C., Clare, A. D., Dalle Molle, J. W., & Persand, G. (2005). A comparison of extreme value theory approaches for determining value at risk. Journal of Empirical Finance, 12(2), 339-352.
64. Christoffersen, P. F. (1998). Evaluating interval forecasts. International Economic Review 39(4), 841-862.
65. Cont, R. (2001). Empirical properties of asset returns: stylized facts and statistical issues. Quantitative Finance, 1, 223-236
66. Del Brio, E. B., Mora-Valencia, A., & Perote, J. (2014). VaR performance during the subprime and sovereign debt crises: An application to emerging markets. Emerging Markets Review, 20, 23-41.
67. Farmer D., & Geanakoplos J. (2004). Power laws in finance and their implications for economic theory. Mimeo, Santa Fe Institute, Santa Fe.
68. Gabaix, X., (2009). Power laws in economics and finance. Annual Review of Economics, 1, 255-293.
69. Gen5ay, R., & Sel?uk, F. (2004). Extreme value theory and Value-at-Risk: Relative performance in emerging markets. International Journal of Forecasting, 20(2), 287-303.
70. Hussain, S. I., & Li, S. (2015). Modeling the distribution of extreme returns in the Chinese stock market. Journal of International Financial Markets, Institutions and Money, 34, 263-276.
71. Kupiec, P. H. (1995). Techniques for verifying the accuracy of risk managment models. Journal of Derivatives, 3, 73-84.
72. Tolikas, K. (2008). Value-at-risk and extreme value distributions for financial returns. The Journal of Risk, 10(3), 31-77.
73. Tolikas, K., & Gettinby, G. D. (2009). Modelling the distribution of the extreme share returns in Singapore. Journal of Empirical Finance, 16(2), 254263.
74. Годовой отчет ОАО «ТАИФ-НК» за 2017 год
75. Бухгалтерский баланс за 2016-2017 года ОАО «ТАИФ-НК»